Compositional Semantics for Open Vocabulary Spatio-semantic Representations

📄 arXiv: 2310.04981v2 📥 PDF

作者: Robin Karlsson, Francisco Lepe-Salazar, Kazuya Takeda

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-10-08 (更新: 2026-05-22)

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出潜在组合语义嵌入以解决复杂任务推理问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉语言模型 组合语义 时空语义记忆 推理能力 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在处理复杂任务时，往往无法有效推理超出当前感知的信息，限制了其应用范围。
  2. 本文提出潜在组合语义嵌入z*，作为一种新的知识表示方式，能够通过学习方法进行查询和推理。
  3. 实验结果显示，z*在SBERT编码的语义表示中可达到10个语义的表示能力，且在理想情况下可达100个，显著提升了重叠语义推理性能。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型（VLMs）将环境感知转化为可被大型语言模型（LLMs）理解的视觉语言语义。然而，完成复杂任务通常需要推理超出当前感知的信息。本文提出潜在组合语义嵌入z，作为可查询的时空语义记忆的基于学习的知识表示。我们数学证明了z总是可以找到，并且最优的z是任意集合Z的质心。我们推导了估计相关和无关语义可分性的概率界限，并证明z可以通过迭代梯度下降从视觉外观和单一描述中发现。实验验证表明，z可以表示多达10个由SBERT编码的语义，以及在理想均匀分布的高维嵌入中表示多达100个语义。我们引入了三个具有重叠语义的新数据集，展示了常规VLMs在传统非重叠注释上训练时能够发现z。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉语言模型在处理复杂任务时，无法有效推理超出当前感知的信息的问题。现有方法在面对重叠语义时表现不佳，限制了其推理能力。

核心思路：我们提出潜在组合语义嵌入z，作为一种基于学习的知识表示，能够通过查询时空语义记忆来进行推理。通过数学证明，z总是可以找到，并且最优的z*是任意集合的质心。

技术框架：整体架构包括潜在组合语义嵌入的生成、基于视觉外观和描述的发现过程，以及通过迭代梯度下降进行优化。主要模块包括数据预处理、嵌入生成、语义推理和性能评估。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了潜在组合语义嵌入z*，并通过数学证明其可发现性和最优性，克服了传统推理方法的局限性。

关键设计：在设计中，我们采用了迭代梯度下降法来优化z*的发现过程，并推导了相关和无关语义的概率界限，以提高语义的可分性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，潜在组合语义嵌入z*在SBERT编码的语义表示中能够表示多达10个语义，并在理想情况下可达100个，重叠语义推理性能平均提升19.63 mIoU，显著优于传统方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括智能助手、自动驾驶、机器人导航等领域，能够提升系统在复杂环境中的推理和决策能力。通过改进的语义推理能力，未来可在多模态交互和智能决策中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Vision-language models (VLMs) transform environment percepts into vision-language semantics interpretable by LLMs. However, completing complex tasks often requires reasoning about information beyond what is currently perceived. We propose latent compositional semantic embeddings z as a principled learning-based knowledge representation for queryable spatio-semantic memories. We mathematically prove that z can always be found, and that the optimal z is the centroid for any set Z. We derive a probabilistic bound for estimating separability of related and unrelated semantics. We prove that z is discoverable from visual appearance and singular descriptions by iterative gradient descent. We experimentally verify our findings on four embedding spaces including CLIP and SBERT. Our results show that z can represent up to 10 semantics encoded by SBERT, and up to 100 semantics for ideal uniformly distributed high-dimensional embeddings. We introduce three new datasets with overlapping semantics to show that common VLMs trained on conventional nonoverlapping annotations discover z. Our novel sufficient similarity inference method overcomes fundamental limitations of conventional inference, and improves higher-level overlapping semantic inference performance by 19.63 mIoU on average.